8）门禁系统，平台为WINDOWS操作系统+SQLServer数据库，C/S+B/S架构。
2 大数据及其相关技术2.1 大数据大数据是信息技术继PC，互联网，WEB1.0，移动通信，WEB2.0之后的第五次浪潮，2012年被认为大数据的起始分水岭年。其中的MapReduce就是批处理计算模式，它是一种分而治之的细化计算，然后将计算结果汇总的计算方式。
2004年，世界进入Web2.0时代，Facebook，Twitter等社交工具的涌现。（3）数据挖掘计算。传统的图书馆的功能主要体现为藏、借、阅、管，而由于网络、无线网、移动终端的应用，现今图书馆管理模式发生相应变化，追求在任何地点、任何时间舒适地使用图书资源。
大数据技术涉及大数据采集，大数据存储与管理，大数据计算模式与系统，大数据分析与挖掘和大数据隐私与安全等方面，大数据应当理解为数据采集、数据存取、数据处理、数据挖掘等相关技术的融合。Hadoop 是一个由Apache基金会开发的，用于处理庞大数据集的分布式系统架构，其特点是高吞吐量、高容错性、硬件成本低廉、开源等，可以存储巨量数据，并通过MapReduce对巨量数据进行计算。
互联网的出现呈现取代传统广播电视报刊传统的作用之势，如何在互联网+的环境下发展应用型本科院校图书馆建设，值得研究。
2.3 相关技术大数据的关键技术主要包括：大数据获取，大数据预处理，大数据存储，大数据分析，大数据检索，大数据展现与应用。阅读者（To Whom ）是高职院校师生。
谢蓉[1]是国内较早研究数字化阅读推广的学者，她采用案例研究的方法，总结出社会化媒体推广模式、电子阅读器借阅模式和移动图书馆推广模式这三种有代表性的数字阅读推广模式。阅读对象（Say What）是文本、图片、音频、视频等数字文献。
推广设施与媒介（In Which Channel）是数字阅读推广活动的文案、工具、软件、平台、媒体、设施等。一方面，高职图书馆应创造条件完善阅读推广设施设备，建设信息共享空间和移动图书馆体验区，优化数字阅读空间，为读者提供良好的数字阅读环境，吸引读者走进图书馆享受数字阅读。